L’apprendimento automatico è cresciuto in popolarità negli ultimi anni. Sebbene sia una disciplina antica, vecchia quasi quanto l’informatica stessa, solo di recente è diventata popolare e comune.
Ciò è dovuto alla disponibilità di grandi quantità di dati e potenza di calcolo per la formazione. È diventata anche una specializzazione redditizia per gli ingegneri del software e questo articolo è una guida sui linguaggi di programmazione utilizzati per l’apprendimento automatico.
Sommario:
Cos’è l’apprendimento automatico?
L’apprendimento automatico è la disciplina dell’intelligenza artificiale in cui costruiamo macchine (programmi per computer) che deducono regole su come produrre l’output corretto dato qualsiasi input imparando dai dati.
Ciò contrasta con la normale programmazione, in cui diciamo esplicitamente al computer come produrre l’output dato qualsiasi input utilizzando un algoritmo che abbiamo progettato. Ciò è particolarmente utile in situazioni in cui non sappiamo esplicitamente come produrre l’output dati gli input, o è scomodo per noi scrivere l’algoritmo in modo esplicito.
Competenze per l’apprendimento automatico
- Programmazione: l’apprendimento automatico prevede la scrittura di codice per creare e addestrare i diversi modelli. È quindi essenziale che tu impari a scrivere programmi. Questo articolo discuterà quali linguaggi di programmazione per l’apprendimento automatico dovresti imparare.
- Matematica: anche la matematica è molto coinvolta nell’apprendimento automatico. Quanto è coinvolta la matematica dipende da quanto profondamente desideri comprendere l’apprendimento automatico. Per la maggior parte dei casi, dovrebbe essere sufficiente la conoscenza di algebra lineare, calcolo, probabilità e statistica.
- Database – È anche utile sapere come interagire con i database. In particolare, i database SQL come questi sono i più comunemente usati. Questo perché l’apprendimento automatico coinvolge molti dati e devi sapere come interrogarli in modo efficace. SQL di base dovrebbe essere sufficiente.
I migliori linguaggi di programmazione per l’apprendimento automatico
Questo è un elenco delle migliori lingue da imparare per l’apprendimento automatico. Sebbene questo elenco non sia esaustivo, suggerisce i pochi che ritengo più utili nella disciplina.
Linguaggi di basso livello per l’apprendimento automatico
Le lingue di basso livello in Machine Learning sono generalmente considerate più difficili da imparare e utilizzare. Tuttavia, offrono il grande vantaggio della velocità e dell’efficienza.
Nell’apprendimento automatico, dove operazioni semplici vengono eseguite milioni di volte su set di dati di grandi dimensioni, la velocità di addestramento è importante. Operazioni leggermente più veloci possono fare la differenza tra l’allenamento in pochi minuti e l’allenamento in ore, giorni o anche di più. I linguaggi di basso livello più comuni sono R, C++ e Java.
R
R è uno dei principali linguaggi utilizzati nella scienza dei dati insieme a Python. È un linguaggio statistico con eccellenti caratteristiche di visualizzazione. A causa del suo focus sull’essere un linguaggio statistico, è più facile lavorare con le statistiche che con linguaggi più generici.
Questo perché fornisce funzioni integrate per attività comuni che altrimenti richiederebbero pacchetti in lingue diverse. Ad esempio, ha tipi di dati per oggetti come vettori e matrici incorporati.
Oltre alle funzioni integrate, R dispone di pacchetti come Lattice, DataExplorer, Caret e Janiot che possono essere utilizzati nell’apprendimento automatico. Di conseguenza, è diventato uno dei migliori linguaggi di programmazione per l’apprendimento automatico. Se vuoi imparare R, ecco come iniziare.
C++
Il C++ è il linguaggio di programmazione più veloce al mondo grazie all’efficienza con cui viene compilato in linguaggio macchina. A causa della sua velocità, C++ è un buon linguaggio di programmazione per l’apprendimento automatico.
Ha un ricco supporto di librerie per implementare le funzioni comunemente necessarie nell’apprendimento automatico. Questi includono SHARK e MLPack. In effetti, i pacchetti Python più popolari utilizzati per l’apprendimento automatico, come PyTorch e Tensorflow, sono implementati con C++ sotto il cofano.
C++ consente di semplificare l’utilizzo di risorse quali operazioni di memoria, CPU e GPU. Di conseguenza, se sei bravo in C++, puoi scrivere modelli più performanti e ridurre le dimensioni dell’addestramento.
Giava
Java è uno dei linguaggi di programmazione più popolari al mondo, utilizzato principalmente per la sua ubiquità e affidabilità. Viene utilizzato per creare applicazioni aziendali da alcune delle più grandi aziende tecnologiche del mondo.
Java è ideale per l’apprendimento automatico perché è più veloce di altri linguaggi, come Python. Viene utilizzato da aziende come Netflix e LinkedIn per costruire le proprie pipeline di machine learning.
Si integra bene in soluzioni di gestione dei big data come Apache Kafka e framework di calcolo distribuito come Apache Spark e Hadoop. La sua libreria di strumenti per il deep learning include DeepLearning4J, ELKI, JavaML, JSat e Weka. La combinazione di velocità, affidabilità e una vasta libreria di Java lo rendono un altro buon linguaggio di programmazione per Machine Learning.
Lingue di medio livello
Le lingue di medio livello possono essere viste come un compromesso tra lingue di basso livello e lingue di alto livello. Cercano di ottenere il meglio da entrambi i mondi e, di conseguenza, forniscono un’astrazione che semplifica il codice e la velocità che mantiene performanti i modelli. Le lingue più popolari in questa categoria sono Julia e Lisp.
Giulia
Julia è un linguaggio di programmazione generico spesso utilizzato per l’analisi numerica e la scienza computazionale. Come Python, Julia è digitata dinamicamente, quindi è più facile lavorarci.
In effetti, è progettato per essere facile e semplice da usare come Python. Tuttavia, evita i problemi di prestazioni di Python e cerca di essere performante come il linguaggio di programmazione C. Uno dei vantaggi di Julia è che il codice vettorizzato viene eseguito solo leggermente più velocemente del codice devectorizzato. Questo rende quasi superfluo vettorizzare il codice.
Julia ha anche molti pacchetti per la creazione di modelli di apprendimento automatico. Al momento in cui scrivo, Julia disponeva di circa 7400 pacchetti per implementare cose come l’algebra lineare, le reti neurali, l’importazione e la lettura dei dati e la visualizzazione dei dati. Per questo Julia è stata considerata il miglior e più naturale sostituto di Python nel Machine Learning.
Liscio
Lisp è un linguaggio di programmazione veloce che esiste dal 1960, rendendolo il secondo linguaggio di programmazione più antico ancora in uso. Il più antico è Fortran.
Nel corso del tempo Lisp è cambiato e sono emersi molti dialetti. Il più comune è chiamato Common Lisp. È multi-paradigma e supporta sia la tipizzazione dinamica che forte.
È ottimo per l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico, in particolare perché ti consente di creare programmi che calcolano bene con i simboli. Lisp è flessibile e ti consente di codificare in paradigmi di tipizzazione dinamici e forti.
È anche veloce, accorciando così i tempi di addestramento per i tuoi modelli. Inoltre, Lisp ti consente di definire il tuo sottolinguaggio per lavorare con situazioni più complesse. Dispone di librerie come MGL e CLML per l’esecuzione di comuni attività di apprendimento automatico.
Linguaggi di programmazione di alto livello
Pitone
Python è di gran lunga il linguaggio più popolare per l’apprendimento automatico. È un linguaggio generico che è stato avviato nel 1995. Da allora, è cresciuto in popolarità, diventando il linguaggio di programmazione più utilizzato in assoluto.
Questo non è casuale; piuttosto, è perché Python è stato progettato per essere elegante e semplice. Questo lo rende facile da imparare e adatto ai principianti, anche per le persone che non hanno esperienza di programmazione.
A causa della sua popolarità, Python ha una vasta comunità e molte risorse per l’apprendimento. Ha anche librerie per l’apprendimento automatico, come Tensorflow e PyTorch, il calcolo numerico, come NumPy, e la gestione dei dati, come Pandas. Poiché Python può interfacciarsi con programmi scritti in C++ e C, è estensibile dalle librerie scritte in questi linguaggi per renderlo più veloce. Questo è il modo in cui vengono scritte la maggior parte delle librerie di apprendimento automatico di Python. Ciò consente al tuo codice Python di essere performante.
Di conseguenza, Python è il linguaggio più popolare per l’apprendimento automatico e uno che devi assolutamente imparare.
javascript
JavaScript è uno dei linguaggi di programmazione più diffusi al mondo. Sebbene sia iniziato come linguaggio per la creazione di script di pagine Web, da allora è diventato un linguaggio versatile utilizzato praticamente per qualsiasi cosa.
I suoi usi includono la scrittura di codice lato server, la creazione di applicazioni desktop e mobili e la creazione di modelli di machine learning. Il potere di JavaScript come linguaggio di apprendimento automatico risiede nella sua ubiquità; ovvero, la maggior parte dei dispositivi è in grado di eseguire codice JavaScript solo con un browser.
Sebbene la maggior parte dei dispositivi non disponga delle GPU per eseguire modelli di grandi dimensioni, potrebbe comunque essere vantaggioso addestrare e utilizzare modelli più piccoli nel browser. In questo modo è possibile creare modelli che si addestrano sui dati sensibili degli utenti senza doverli inviare al server.
Puoi anche utilizzare JavaScript per implementare previsioni più rapide. Questo perché la maggior parte delle applicazioni ML invia dati al server e restituisce previsioni. Di conseguenza, la velocità della previsione è rallentata dalla latenza della connessione, che potrebbe creare un’esperienza utente negativa.
Puoi anche creare modelli che vengono eseguiti all’interno di applicazioni mobili create con React Native. Le librerie di machine learning che utilizzano JavaScript includono ML5.js, Synaptic e Brain.js.
Il linguaggio da imparare per l’apprendimento automatico
Sebbene tutti questi linguaggi siano utili per l’apprendimento automatico, direi che Python è un must. Oltre a Python, puoi imparare altri linguaggi come Julia o C++ per velocizzare il tuo codice, ma la maggior parte dell’apprendimento automatico viene eseguita in Python.
Quindi, se vuoi diventare un Machine Learning Engineer, dovresti almeno conoscere Python. Oltre al linguaggio Python, dovresti conoscere anche NumPy, una libreria Python per il calcolo numerico.
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Parole finali
A causa della sua popolarità e del suo ecosistema, non credo che Python scomparirà presto. Di conseguenza, è una lingua utile da imparare se sei interessato a diventare un ingegnere di machine learning. È anche più facile da imparare rispetto ad altre lingue e adatto ai principianti. È, quindi, una prima lingua ideale.
Dopo Python, C++ ha senso, poiché la maggior parte delle librerie Python per l’apprendimento automatico sono scritte in C++. Ciò ti consentirebbe di lavorare come puoi sulle librerie stesse e velocizzare il tuo codice Python estendendolo in C++. Oltre a ciò, puoi scegliere qualsiasi altra lingua tu scelga, come Julia o R.
Successivamente, controlla i linguaggi di programmazione da utilizzare in Data Science.